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                    <span>关于我</span>
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        </ul>
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</header>
<main class="main"> 

<article class="post-entry"> 
  <header class="entry-header">
    <h2>yolov3原理与源码</h2>
  </header>
  <section class="entry-content">
    <p>  参考：子豪兄
  网络结构： 简述：参考
YOLO-V3一般使用416x416大小的图片作为输入，根据上面结构图，最后得到的特征图为13x13，Scale2的特征图为26x26，Scale3的特征图为52x52. YOLO-V3使用的是COCO数据集训练，COCO数据集目标检测有80个类别，而YOLO-V3中每个cell有3个box，每个box还有(x,y,w,h,confidence)五个基本参数，也就是说一个cell对应的输出维度为3x(5&#43;80)=255(这里不明白为什么这样计算的请参考YOLO-V2算法). 所以YOLO-V3有3个不同特征尺度的输出，分别为13x13x255,26x26x255和52x52x255的检测结果。对于416x416的输入图片，YOLO-V2中的bounding boxes有13x13x5=845个，而YOLO-V3则有(13x13&#43;26x26&#43;52x52)x3=10467个.
  先验框尺寸的设置：参考
  yolov3的损失函数： 关于分类损失：v1与v2是采用回归问题计算损失，v3是采用分类问题的二元交叉熵损失(BECLoss)：
原因：YOLO-V3对类别预测的代价函数进行了修改，并且没有用softmax。那为什么没有用softmax呢？在原来的分类网络中softmax层都是假设一张图片或者一个object只属于一个类别，但是在一些复杂场景下，一个object可能属于多个类，比如，我们的类别中有woman和person这两类，那么如果一张图像中有一个woman，那么我们检测的结果中类别标签就要同时有woman和person这两类，这就是多标签分类。也就是一个object属于多个类别。
所以在YOLO-V3中，用了逻辑回归层来对每个类别做二分类。逻辑回归层主要用到sigmoid函数，该函数可以将输入约束在0~1的范围内，因此当一张图像经过特征提取后的某一类输出经过sigmoid函数约束后如果大于0.5，就表示属于该类，这样一个框就可以预测多个类别，代价函数用的是sigmoid的交叉熵
  </p>
  </section>
  <footer class="entry-footer">1 min&nbsp;·&nbsp;flipped</footer>
  <a class="entry-link" aria-label="post link to yolov3原理与源码" href="http://zouheng22.gitee.io/flippedzh/posts/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%94%9F/yolov3/"></a>
</article>

<article class="post-entry"> 
  <header class="entry-header">
    <h2>yolov5原理与源码</h2>
  </header>
  <section class="entry-content">
    <p>资源：
源码注释：
 参考1 参考2    预备知识
  detector=backbone &#43; neck &#43; head ,常见的目标检测网络结构
  目标检测发展：古典(ss&#43;svm)-&gt;RCNN(先找候选框(类似图像聚类的算法))-&gt; SPPNET-&gt;FastRCNN(ss&#43;RCNN)-&gt;FasterRCNN(RPN(粗分类)&#43;FastRCNN),都是两阶段的算法
  参考
  目标检测中的评价指标(以围棋棋子检测为例)：
 P：准确率/精确率：
检出100个检测框中有90个是对的：P:90% AP 代表Average Precision，即平均精确度 。
针对黑子100个检测结果中有100个是对的：P:100% 针对白子100个检测结果中有80个是对的：P:80% AP：90% Recall:召回率：
实际100颗黑子 ，检出80颗黑子，R：80%	Recall与P本质是分母的不同 mAP: Mean Average Precision的缩写，即均值平均精度
mAP = 所有类别的平均精度求和除以所有类别。 交并比
一般可以通过移除一些IOU值大于某个阈值的框来完成非极大值抑制(设置iou=0,表示检测出的结果框不会重叠)    backbone
ResNet (ResNet18, 50, 100)ResNextDenseNetSqueezeNetDarknet (Darknet19,53)MobileNetShuffleNetDetNetDetNASSpineNetEfficientNet (EfficientNet-BO/B7)CSPResNeXt50CSPDarknet53  neck...</p>
  </section>
  <footer class="entry-footer">2 min&nbsp;·&nbsp;flipped</footer>
  <a class="entry-link" aria-label="post link to yolov5原理与源码" href="http://zouheng22.gitee.io/flippedzh/posts/yolov5%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E6%BA%90%E7%A0%81/"></a>
</article>

<article class="post-entry"> 
  <header class="entry-header">
    <h2>yolov5工程结构详解</h2>
  </header>
  <section class="entry-content">
    <p></p>
  </section>
  <footer class="entry-footer">0 min&nbsp;·&nbsp;flipped</footer>
  <a class="entry-link" aria-label="post link to yolov5工程结构详解" href="http://zouheng22.gitee.io/flippedzh/posts/yolov5%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E7%BB%93%E6%9E%84%E8%AF%A6%E8%A7%A3/"></a>
</article>

<article class="post-entry"> 
  <header class="entry-header">
    <h2>python报错自查</h2>
  </header>
  <section class="entry-content">
    <p>1.
print(a.shape())“xxx object is not callable”
对象不能调用，因为没有shape这个方法，shape是a对象的一个属性，去掉括号即可</p>
  </section>
  <a class="entry-link" aria-label="post link to python报错自查" href="http://zouheng22.gitee.io/flippedzh/posts/python/python%E6%8A%A5%E9%94%99%E8%87%AA%E6%9F%A5/"></a>
</article>

<article class="post-entry"> 
  <header class="entry-header">
    <h2>python常用文件操作</h2>
  </header>
  <section class="entry-content">
    <p>parser = argparse.ArgumentParser()#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下parser.add_argument(&#39;--xml_path&#39;, default=&#39;Annotations&#39;, type=str, help=&#39;input xml label path&#39;)#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Mainparser.add_argument(&#39;--txt_path&#39;, default=&#39;ImageSets/Main&#39;, type=str, help=&#39;output txt label path&#39;)opt = parser.parse_args()</p>
  </section>
  <a class="entry-link" aria-label="post link to python常用文件操作" href="http://zouheng22.gitee.io/flippedzh/posts/python/python%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%8F%82%E6%95%B0/"></a>
</article>
<footer class="page-footer">
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  </nav>
</footer>
    </main>
    <footer class="footer">
    <span>&copy; 2022 <a href="http://zouheng22.gitee.io/flippedzh">flipped</a></span>
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    </span>
</footer>
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    </button>
</a>

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    let menu = document.getElementById('menu')
    menu.scrollLeft = localStorage.getItem("menu-scroll-position");
    menu.onscroll = function () {
        localStorage.setItem("menu-scroll-position", menu.scrollLeft);
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    document.querySelectorAll('a[href^="#"]').forEach(anchor => {
        anchor.addEventListener("click", function (e) {
            e.preventDefault();
            var id = this.getAttribute("href").substr(1);
            if (!window.matchMedia('(prefers-reduced-motion: reduce)').matches) {
                document.querySelector(`[id='${decodeURIComponent(id)}']`).scrollIntoView({
                    behavior: "smooth"
                });
            } else {
                document.querySelector(`[id='${decodeURIComponent(id)}']`).scrollIntoView();
            }
            if (id === "top") {
                history.replaceState(null, null, " ");
            } else {
                history.pushState(null, null, `#${id}`);
            }
        });
    });

</script>
<script>
    var mybutton = document.getElementById("top-link");
    window.onscroll = function () {
        if (document.body.scrollTop > 800 || document.documentElement.scrollTop > 800) {
            mybutton.style.visibility = "visible";
            mybutton.style.opacity = "1";
        } else {
            mybutton.style.visibility = "hidden";
            mybutton.style.opacity = "0";
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    };

</script>
<script>
    document.getElementById("theme-toggle").addEventListener("click", () => {
        if (document.body.className.includes("dark")) {
            document.body.classList.remove('dark');
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        } else {
            document.body.classList.add('dark');
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        }
    })

</script>
</body>

</html>
